电商运营在开展跨境电商或闲鱼捡漏业务时，若需解决选品难、上架繁琐等痛点，必用此技能！一键打通“爆品挖掘→1688采集→多平台上架→推广文案→短视频生成”全自动流水线，轻松实现端到端自动化，让开店运营效率翻倍。
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电商运营在开展跨境电商或闲鱼捡漏业务时，若需解决选品难、上架繁琐等痛点，必用此技能！一键打通“爆品挖掘→1688采集→多平台上架→推广文案→短视频生成”全自动流水线，轻松实现端到端自动化，让开店运营效率翻倍。
name: ecommerce-full-pipeline description: 电商运营在开展跨境电商或闲鱼捡漏业务时，若需解决选品难、上架繁琐等痛点，必用此技能！一键打通“爆品挖掘→1688采集→多平台上架→推广文案→短视频生成”全自动流水线，轻松实现端到端自动化，让开店运营效率翻倍。 version: 1.0.0 author: anbeime tags:
pip install requests beautifulsoup4 lxml pyyaml pytrends moviepy pillow
# 自动挖掘爆品 → 采集 → 清洗 → 上架 → 推广 → 视频生成
python main.py auto-pipeline --seed-keywords "收纳盒,蓝牙耳机" --top-n 5 --product-limit 3 --platform all
# Step 1: 采集
python main.py scrape --keyword "蓝牙耳机" --pages 2 --detail --download-images
# Step 2: 清洗（过滤毛利率低于20%、供应商评分低于60分的商品）
python main.py clean --input data/raw_products.json --min-margin 0.20 --min-score 60
# Step 3: 上架（生成多平台模板）
python main.py publish --input data/cleaned_products.json --platform all --export all
# Step 4: 推广（关键词+竞品分析+广告文案+预算）
python main.py promote --input data/cleaned_products.json --limit 10 --daily-budget 50
# Step 5: 生成推广短视频
python main.py video --input data/cleaned_products.json --limit 5 --duration 15
# 自动挖掘趋势爆品
python main.py trend --categories electronics,home --top-n 10
# 指定种子词挖掘
python main.py trend --seed-keywords "充电宝,手机壳" --top-n 10
# 闲鱼搜索
python main.py xianyu --keyword "投影仪" --price-max 999 --pages 3 --condition 9成新
# 捡漏搜索（带参数需求）
python main.py hunt --keyword "投影仪 4K 云台" --budget 999 \
--min-lumens 1000 --require-4k --require-gimbal --require-wall
# 智能推荐（多关键词综合）
python main.py recommend --keywords "投影仪,家用投影,4K投影" --budget 999 \
--min-lumens 1000 --require-4k --require-gimbal
# 价格监控
python main.py monitor --keywords "投影仪,坚果投影" --budget 999
python main.py fulfill --source-url "https://detail.1688.com/offer/xxx.html" \
--receiver-name "张三" --receiver-phone "13800138000" \
--receiver-address "北京市朝阳区xxx" --sku-spec "白色/大号" --quantity 1
爆品评分 = 趋势速度 × 35% + (1-竞争度) × 25% + 利润潜力 × 25% + 供应稳定 × 15%
| 维度 | 权重 | 评分逻辑 |
|---|---|---|
| 趋势速度 | 35% | Google Trends 搜索量变化率，近期涨幅越高分越高 |
| 竞争度 | 25% | 市场竞争强度反向指标，竞争越低分越高 |
| 利润潜力 | 25% | 1688 供货价与预估售价的利润率 |
| 供应稳定 | 15% | 供应商数量和供货稳定性 |
评分公式：价格优势(30分) + 性价比(20分) + 成色(15分) + 卖家信誉(15分) + 参数匹配(20分) - 风险扣分
| 维度 | 分值 | 评分逻辑 |
|---|---|---|
| 价格优势 | 0-30 | 实际价/合理二手价的比值越低分越高，降价幅度加分 |
| 性价比 | 0-20 | 相对全新价的折扣率，折扣越大分越高 |
| 成色 | 0-15 | 全新15分 > 几乎全新13 > 99新12 > 9成新10 > 正常使用7 |
| 卖家信誉 | 0-15 | 百分百好评+10，想要人数加分 |
| 参数匹配 | 0-20 | 按用户需求参数（亮度/4K/云台等）的匹配度 |
| 风险扣分 | 0-30 | 低价高参数虚标、无品牌、商家批量出货等风险因素 |
ecommerce-tool/
├── main.py # CLI 入口（13 个子命令）
├── config.yaml # 配置文件
├── requirements.txt # 依赖
├── ecommerce_tool/
│ ├── scraper.py # 1688 采集模块
│ ├── cleaner.py # 数据清洗模块
│ ├── publisher.py # 多平台上架模块
│ ├── promoter.py # 推广方案模块
│ ├── video_generator.py # 短视频生成模块
│ ├── fulfillment.py # 一键代发模块
│ ├── trend_detector.py # 爆品挖掘模块
│ ├── xianyu_scraper.py # 闲鱼采集模块
│ ├── bargain_hunter.py # 捡漏分析模块
│ └── utils.py # 工具函数
| 命令 | 说明 |
|---|---|
scrape | 从 1688 采集商品 |
clean | 清洗商品数据 |
publish | 生成上架模板（微信小店/Shopify/TikTok） |
promote | 生成推广方案（关键词/竞品/文案/预算） |
video | 生成推广短视频 |
fulfill | 一键代发下单 |
pipeline | 全流程自动化（采集→清洗→上架→推广→视频） |
trend | 自动挖掘爆品趋势 |
auto-pipeline | 全自动爆品流水线（挖掘→采集→上架→推广→视频） |
xianyu | 闲鱼商品搜索 |
hunt | 闲鱼捡漏搜索 |
recommend | 智能推荐（多关键词综合） |
monitor | 价格监控 |
from ecommerce_tool.scraper import Scraper1688
from ecommerce_tool.cleaner import DataCleaner
from ecommerce_tool.publisher import Publisher
from ecommerce_tool.promoter import Promoter
from ecommerce_tool.video_generator import VideoGenerator
from ecommerce_tool.fulfillment import FulfillmentEngine
from ecommerce_tool.trend_detector import TrendDetector
from ecommerce_tool.xianyu_scraper import XianyuScraper
from ecommerce_tool.bargain_hunter import BargainHunter
# 1688 采集
scraper = Scraper1688(config, logger)
products = scraper.search("蓝牙耳机", pages=2)
# 爆品挖掘
detector = TrendDetector(config, logger)
candidates = detector.discover(categories=["electronics"], top_n=10)
# 闲鱼捡漏
hunter = BargainHunter(config, logger)
results = hunter.hunt(
keyword="投影仪",
price_max=999,
spec_requirements={
"min_lumens": 1000,
"support_4k": True,
"has_gimbal": True,
"support_wall": True,
},
)
print(hunter.display_results(results))